为探究气象因素与人类活动对近20年海南岛总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)变化的相对贡献,首先利用Theil-Sen及Mann-Kendall方法获取海南岛GPP整体时空分布特征,在此基础上,分别以土地利用及覆被变化(Land Use and Cover Ch...为探究气象因素与人类活动对近20年海南岛总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)变化的相对贡献,首先利用Theil-Sen及Mann-Kendall方法获取海南岛GPP整体时空分布特征,在此基础上,分别以土地利用及覆被变化(Land Use and Cover Change,LUCC)指示人类活动,以气温(Air Temperature,Ta)、饱和水汽压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)以及光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)作为气象要素指标,通过空间统计与机器学习手段,构建海南岛GPP变化格局归因模型,量化驱动因素的相对贡献。结果表明:研究期间内,时间上,海南岛GPP呈现0.44 Tg·a^(-1)的显著增加趋势(P=0.024);空间上,海南岛87.8%面积的GPP表现增加趋势,海口及三亚周边等小部分区域(约9%)则表现为下降;海南岛土地利用共计转移15528.40 km^(2),主要发生于林地地区,林地净增加642.88 km^(2),草地地区转移面积为4759.28 km^(2),耕地地区转移的面积为4051.23 km^(2);相较于人类活动,研究期年际间气象条件的差异是海南岛GPP变化的主导因素,但特殊年份中LUCC对海南省市县的影响则有所凸显。展开更多
[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结...[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结合空气温度(T)、降水(P)、归一化植被指数(NDVI)、潜在蒸散发(ET_(0))及饱和蒸汽压差(VPD)等因素明确WUE对环境和生物因子的响应机制。[结果]陕西省植被WUE多年平均值为(2.1±0.4)g/(mm·m^(2))(以C计),在空间上表现为南高北低的变化特征,年际间表现为不显著上升趋势(p=0.46),且在年内表现出单峰型变化特征。不同的植被类型WUE差异显著(p<0.05),WUE多年平均值由大到小排序为森林>湿地>农田>灌木>草地。森林WUE在2001—2022年呈显著上升趋势(p<0.05),而农田与湿地WUE呈显著下降趋势(p<0.05)。通过分析陕西省植被WUE与环境和生物因素的偏相关系数,主导陕西省植被生态系统WUE影响因素面积占比由大到小依次为T(33.24%)>NDVI(30.80%)>VPD(27.70%)>ET_(0)(6.07)>P(2.08%)。[结论]陕西省植被WUE表现为不显著年际间上升趋势,中北部和南部地区植被WUE的变化主要受环境因素和NDVI影响。研究结果可为陕西省生态建设过程中水资源高效利用评估和管理提供参考。展开更多
通过评价多种生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和蒸散(evapotranspiration,ET)遥感数据产品,构建了适用于我国秦岭区域的GPP和ET组合数据集,并计算分析了秦岭区域生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)...通过评价多种生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和蒸散(evapotranspiration,ET)遥感数据产品,构建了适用于我国秦岭区域的GPP和ET组合数据集,并计算分析了秦岭区域生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化规律。结果表明:不同产品对于不同植被类型GPP和ET的估算效果差异较大,其中VPM GPP和RF GPP这2种GPP产品,China ET和PML-V2 ET这2种ET产品的总体表现较好。秦岭区域的多年平均GPP_(year)为1489.95 g C/m^(2),ET_(year)为588.49 mm,WUE_(year)为2.56 g C/kg H_(2)O,多年平均WUE_(year)的变化率为0.156 g C/(kg H_(2)O·10 a)。秦岭区域WUE_(year)总体呈现出不显著的上升趋势(p>0.05);秦岭区域不同植被覆盖下的多年平均WUE_(year)数值差异不大,但WUE_(year)的变化趋势略有不同,部分植被类型呈现上升趋势,而其他植被类型呈现下降趋势;多年平均逐月WUE_(month)变化多呈现较为明显的“双峰”模式。研究结果为不同类型生态系统水碳关系研究中获取和选择数据提供了依据和途径,加深了对秦岭区域生态系统WUE时空变化规律的认识,从而为研究气候变化对秦岭地区生态系统的影响提供了数据支持和科学参考。展开更多
文摘[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结合空气温度(T)、降水(P)、归一化植被指数(NDVI)、潜在蒸散发(ET_(0))及饱和蒸汽压差(VPD)等因素明确WUE对环境和生物因子的响应机制。[结果]陕西省植被WUE多年平均值为(2.1±0.4)g/(mm·m^(2))(以C计),在空间上表现为南高北低的变化特征,年际间表现为不显著上升趋势(p=0.46),且在年内表现出单峰型变化特征。不同的植被类型WUE差异显著(p<0.05),WUE多年平均值由大到小排序为森林>湿地>农田>灌木>草地。森林WUE在2001—2022年呈显著上升趋势(p<0.05),而农田与湿地WUE呈显著下降趋势(p<0.05)。通过分析陕西省植被WUE与环境和生物因素的偏相关系数,主导陕西省植被生态系统WUE影响因素面积占比由大到小依次为T(33.24%)>NDVI(30.80%)>VPD(27.70%)>ET_(0)(6.07)>P(2.08%)。[结论]陕西省植被WUE表现为不显著年际间上升趋势,中北部和南部地区植被WUE的变化主要受环境因素和NDVI影响。研究结果可为陕西省生态建设过程中水资源高效利用评估和管理提供参考。
文摘通过评价多种生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和蒸散(evapotranspiration,ET)遥感数据产品,构建了适用于我国秦岭区域的GPP和ET组合数据集,并计算分析了秦岭区域生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化规律。结果表明:不同产品对于不同植被类型GPP和ET的估算效果差异较大,其中VPM GPP和RF GPP这2种GPP产品,China ET和PML-V2 ET这2种ET产品的总体表现较好。秦岭区域的多年平均GPP_(year)为1489.95 g C/m^(2),ET_(year)为588.49 mm,WUE_(year)为2.56 g C/kg H_(2)O,多年平均WUE_(year)的变化率为0.156 g C/(kg H_(2)O·10 a)。秦岭区域WUE_(year)总体呈现出不显著的上升趋势(p>0.05);秦岭区域不同植被覆盖下的多年平均WUE_(year)数值差异不大,但WUE_(year)的变化趋势略有不同,部分植被类型呈现上升趋势,而其他植被类型呈现下降趋势;多年平均逐月WUE_(month)变化多呈现较为明显的“双峰”模式。研究结果为不同类型生态系统水碳关系研究中获取和选择数据提供了依据和途径,加深了对秦岭区域生态系统WUE时空变化规律的认识,从而为研究气候变化对秦岭地区生态系统的影响提供了数据支持和科学参考。
